Journal of information and communication convergence engineering
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제12권2호
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pp.116-121
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2014
This paper discusses computer-generated heuristics for motion planning. Planning with many degrees of freedom is a challenging task, because the complexity of most planning algorithms grows exponentially with the number of dimensions of the problem. A well-designed heuristic may greatly improve the performance of a planning algorithm in terms of the computation time. However, in recent years, with increasingly challenging high-dimensional planning problems, the design of good heuristics has itself become a complicated task. In this paper, we present an approach to algorithmically develop a heuristic for motion planning, which increases the efficiency of a planner in similar environments. To implement the idea, we generalize modern motion planning algorithms to an extent, where a heuristic is represented as a set of random variables. Distributions of the variables are then analyzed with computer learning methods. The analysis results are then utilized to generate a heuristic. During the experiments, the proposed approach is applied to several planning tasks with different algorithms and is shown to improve performance.
대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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pp.343-352
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1993
In this study, a modified algorithm for the exchange heuristic is developed and applied to a resource-constrained scheduling problem. The problem involves multiple projects and multiple resource categories and allows flexible resource allocation to each activity. The objective is to minimize the maximum completion time. The exchange heuristkc is a multiple pass algorithm which makes improvements upon a given initial feasible schedule. Four different modified algorithms are proposed. The original algorithm and the new algorithms were compared through an experimental investigation. All the proposed algorithms reduce the maximum completion time much more effectively than the original algorithm. Especially, one of four proposed algorithms obviously outperforms the other three algorithms. The algorithm of the best performance produces significantly shorter schedules than the original algorithm, though it requires up to three times more computation time. However, in most situations, a reduction in schedule length means a significant reduction in the total cost.
This paper solves different machine-part group formation (MPGF) problems using genetic algorithms to demonstrate that it can be a new robust alternative to the conventional heuristic approaches for optimization problems. We first give an overview of genetic algorithms: Its principle, various considerations required for its implementation, and the method for setting up parameter values are explained. Then, we describe the MPGF problem which are critical to the successful operation of cellular manufacturing or flexible manufacturing systems. We concentrate on three models of the MPGF problems whose forms of the objective function and/or constraints are quite different from each other. Finally, numerical examples of each of the models descibed above are solved by using genetic algorithms. The result shows that the solutions derived by genetic algorithms are comparable to those obtained through problem-specific heuristic methods.
This paper improves algorithms for an assembly-type flowshop scheduling problem in which each job is to assemble two types of components and makespan is the objective measure. For the assembly, one type of the components is outsourced with job-dependent lead time but the other type is fabricated in-house. When both components for a job are prepared, the assembly operation for the job can be started. This problem had been proved to be NP-Complete, so branch-and-bound (B&B) and heuristic algorithms have already been developed. In this paper, we suggest other dominance rules, lowerbound and heutistic algorithms. Also, we develop a new B&B algorithm using these improved bound and dominance rules. The suggested heuristics and B&B algorithm are compared with existing algorithms on randomly-generated test problems.
The idea of expert control is to incorporate a rule based expert system in a feedback control system. In this paper, we present some heuristic rules based on relay experiment for the choice of controller structure and the setting of the controller parameters. Heuristic rules are used as an element of the feedback loop in an auto-tuning PID controller. The algorithms are coded in a form which is as pure as possible and the heuristic logic is implemented with the rules. This paper reports an implementation of an expert controller on microcomputer-based system, including an industrial programmable controller.
This paper considers a routing problem on a RPR(Resilient Packet Ring). The RPR is one of the ring-type data telecommunication network. Our major problem is to find an optimal routing algorithm for a given data traffic on the network under no splitting the traffic service, where the maximum load of a link is minimized. This paper characterizes the Minmax problem and develops two heuristic algorithms. By using the numerical comparison, we show that our heuristic algorithm is valuable for efficient routing the data traffic on a RPR.
In this article, a new method is introduced to improve the local search capability of meta-heuristic algorithms using the projection of the path on the border of constraints. In a mathematical point of view, the Gradient Projection Method is applied through a new approach, while the imposed limitations are removed. Accordingly, the gradient vector is replaced with a new meta-heuristic based vector. Besides, the active constraint identification algorithm, and the projection method are changed into less complex approaches. As a result, if a constraint is violated by an agent, a new path will be suggested to correct the direction of the agent's movement. The presented procedure includes three main steps: (1) the identification of the active constraint, (2) the neighboring point determination, and (3) the new direction and step length. Moreover, this method can be applied to some meta-heuristic algorithms. It increases the chance of convergence in the final phase of the search process, especially when the number of the violations of the constraints increases. The method is applied jointly with the authors' newly developed meta-heuristic algorithm, entitled Star Graph. The capability of the resulted hybrid method is examined using the optimal design of truss and frame structures. Eventually, the comparison of the results with other meta-heuristics of the literature shows that the hybrid method is successful in the global as well as local search.
DAG(Directed Acyclic Graph) 기반의 스케줄링을 포함한 많은 스케줄링 문제들은 대부분 NP-Complete로 알려져 있으며, 따라서 휴리스틱에 기반한 많은 알고리즘 연구들이 진행되어 왔다. 이 중 HEFT와 CPOP은 이기종 환경에서 효과적인 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문의 이전 연구에서는 이기종 환경이 보다 현실성 있는 전역 네트워크로 구성된 경우에 대해 효과적인 3개의 알고리즘(CPOC, eCPOC, eCPOP)을 제안한 바 있다. 본 논문에서는 이들 총 5개의 알고리즘에서 사용하는 휴리스틱을 체계적으로 분석하고, 다양한 벤치마크를 사용한 실험을 통해 비교 분석하였다. 실험 결과 전역 이기종 환경에서 eCPOC이 가장 우수한 성능을 보여주었고, 또한 제안된 3개의 알고리즘에서 사용하는 휴리스틱들이 전역 이기종 환경에서 효과적임이 확인되었다.
This paper considers a revenue maximization problem on a single processor. Each job is identified as its processing time, initial reward, reward decreasing rate, and preferred start time. If the processor starts a job at time zero, revenue of the job is its initial reward. However, the revenue decreases linearly with the reward decreasing rate according to its processing start time till its preferred start time and finally its revenue is zero if it is started the processing after the preferred time. Our objective is to find the optimal sequence which maximizes the total revenue. For the problem, we characterize the optimal solution properties and prove the NP-hardness. Based upon the characterization, we develop a branch-and-bound algorithm for the optimal sequence and suggest five heuristic algorithms for efficient solutions. The numerical tests show that the characterized properties are useful for effective and efficient algorithms.
This paper considers a multi-stage flowshop scheduling Problem where the setup times of jots depend on immediately preceding jobs. Three heuristics algorithms, CAMPBELL, PEIDAN and CAMRING are proposed. The performance measure is a minimization of makespan. The parameters of simulation model are PS(ratio of the processing times to setup times), M(number of machines), and N(number of job). This simulation model for each algorithm is a 4$\times$3$\times$3 factorial design with 360 observations. The makespan of the proposed heuristic algorithms is compared with the optimal makespan obtained by the complete enumeration of schedules. This yardstick of comparison is defined as a relative error. The mean relative error of CAMPBELL, PEIDAN, and CAMRING algorithms are 4.353%, 7.908%, and 8.578% respectively. The SPSS, is used to analyse emphirical results. The experimental results show that the three factors are statistically significant at 5% level.
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